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Enregistrement W4417042906 · doi:10.1093/ageing/afaf318.079

Appropriate Testing and Management of Vitamin D Levels in General Internal Medicine Inpatients

2025· article· en· W4417042906 sur OpenAlexaff
Ryan Fagan, Joseph Deegan, Wendy Paine, Sarah Hickey, Caoimhe Shiel, Keneilwe Malomo, Joseph Browne, Ontefetse Ntlholang

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensTrinity CollegeSt Mary's Hospital Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionVitamin D and neurologyTest (biology)Retrospective cohort studyHospital medicineMedical laboratoryHealth careMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Vitamin D level testing in hospitalized patients is common but inconsistently guided by evidence, risking unnecessary healthcare costs, over-treatment, or missed diagnoses. This study evaluated adherence to the Health Service Executive (HSE) Laboratory criteria for vitamin D testing1, assessed therapeutic responses to results, and identified predictors of vitamin D levels in general internal medicine (GIM) inpatients. Methods A retrospective review evaluated 408 GIM inpatients that were categorised into four groups based on HSE-defined testing appropriateness: 1) testing indicated and ordered, 2) indicated but not ordered, 3) not indicated but ordered, 4) not indicated and not ordered. Testing appropriateness was assessed against HSE Laboratory criteria1, and predictors of testing practices and vitamin D levels were analysed using logistic regression models in R statistical software (v4.1.2), adjusted for age, gender, ethnicity and hospital length of stay. Results Of 408 patients, 35% (n=143) deviated from guidelines: 22.3% (n=91) did not receive a test despite an indication, while 12.3% (n=50) underwent testing without indication. Patients undergoing unindicated testing were older and had longer hospital stays. Older age (OR 1.08 per year, 95% CI 1.04-1.13; p<0.001) was associated with testing after controlling for indication. Of 77 tested patients, 62.3% (n=48) had sufficient levels (>50 nmol/L), 16.9% (n=13) insufficient (30-49 nmol/L) and 20.8% (n=16) deficient (<30 nmol/L). Supplementation was omitted in 32/48 (66.7%) of patients with adequate levels who required maintenance therapy. Conclusion Deviations from HSE Laboratory criteria were frequently observed, with older patients over-tested and high-risk populations undertested. Integrating electronic decision-support tools into electronic patient records, education and standardised protocols are essential to aligning practices with HSE guidelines and improving patient outcomes. Pre-admission supplementation may mitigate deficiency, suggesting a role for proactive outpatient interventions. Reference 1. Health Service Executive (2024). Indications for Measurement of Vitamin D Levels [PDF]. Available at: https://www.hse.ie/eng/about/who/cspd/lsr/resources/indications-for-measurement-of-vitamin-d-levels.pdf [Accessed 10th Oct 2024]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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